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  <title>2018-11-25厦门GDG谷歌开发者节 | 王竹兴 | Blob</title>
  <meta name="description" content="人工智能语音技术  分享自 洪青阳(博士 厦门大学副教授 天聪智能创始人).   人工智能技术及行业应用  应用层  安防 金融 自动驾驶 医疗 …   技术层（通用技术 - 算法 - 底层架构）  图像识别 - 机器学习 - Tensor Flow 语音识别 - 深度学习 - Kaldi/CNTK 自然语言理解 - 增强学习 - Caffe 知识图谱 - 对抗学习 - Torch …   基础">
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                <p>人生最快意的事情之一, 就是你比别人牛逼, 然后静静的看别人在你面前装逼。</p>
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        <span class="post-comment"><i class="icon icon-comment"></i> <a href="/blog/2019/02/20/2018-11-25厦门GDG谷歌开发者节/#comments" class="article-comment-link">评论</a></span>
        
	
		<span class="post-wordcount hidden-xs" itemprop="wordCount">字数统计: 1,065(字)</span>
	
	
		<span class="post-readcount hidden-xs" itemprop="timeRequired">阅读时长: 4(分)</span>
	

      </div>
    </div>
    <div class="article-entry marked-body" itemprop="articleBody">
      
        <h2 id="人工智能语音技术"><a class="markdownIt-Anchor" href="#人工智能语音技术"></a> 人工智能语音技术</h2>
<blockquote>
<p>分享自 洪青阳(博士 厦门大学副教授 天聪智能创始人).</p>
</blockquote>
<h3 id="人工智能技术及行业应用"><a class="markdownIt-Anchor" href="#人工智能技术及行业应用"></a> 人工智能技术及行业应用</h3>
<ul>
<li>应用层
<ul>
<li>安防</li>
<li>金融</li>
<li>自动驾驶</li>
<li>医疗</li>
<li>…</li>
</ul>
</li>
<li>技术层（通用技术 - 算法 - 底层架构）
<ul>
<li>图像识别 - 机器学习 - <strong>Tensor Flow</strong></li>
<li>语音识别 - 深度学习 - <strong>Kaldi/CNTK</strong></li>
<li>自然语言理解 - 增强学习 - <strong>Caffe</strong></li>
<li>知识图谱 - 对抗学习 - <strong>Torch</strong></li>
<li>…</li>
</ul>
</li>
<li>基础层（计算能力 - 数据质量）
<ul>
<li>大数据 - 图像数据</li>
<li>GPU - 语音数据</li>
<li>云计算 - 交通数据</li>
<li>神经网络芯片 - 医疗数据</li>
<li>…</li>
</ul>
</li>
</ul>
<p><img src="http://ww1.sinaimg.cn/large/929ea2a1gy1fy0u5sctmoj23282aonpe.jpg" alt></p>
<h3 id="人工智能技术趋势"><a class="markdownIt-Anchor" href="#人工智能技术趋势"></a> 人工智能技术趋势</h3>
<ul>
<li>
<p>感知计算</p>
<p>视觉、语音识别率超过97%，感知层基础技术基本具备。</p>
</li>
<li>
<p>认知计算</p>
<p>自然语言理解是人工智能现阶段需要重点突破的技术，目前在客服和机器人领域有较好的应用。</p>
</li>
<li>
<p>无监督学习</p>
<p>现有深度学习严重依赖标注数据，一旦无监督学习突破，人工智能必将进入新的阶段。</p>
</li>
</ul>
<h3 id="人工智能应用趋势"><a class="markdownIt-Anchor" href="#人工智能应用趋势"></a> 人工智能应用趋势</h3>
<ul>
<li>
<p><strong>机器感知（视觉、语音）</strong></p>
<p>应用在<em>安防、金融、智能家居、机器人</em>，在5年内普及。</p>
</li>
<li>
<p><strong>机器感知（自然语言理解）</strong></p>
<p>未来较大的应用会在<em>医疗、证券、法律</em>等领域，预计在5~10年内普及。</p>
</li>
<li>
<p><strong>人机结合</strong></p>
<p>无论是工业机器人还是服务机器人，人机结合将是未来一段时间的常态。</p>
</li>
</ul>
<h3 id="合作项目"><a class="markdownIt-Anchor" href="#合作项目"></a> 合作项目</h3>
<ul>
<li>华为P20/Mate20手机(<strong>语音识别 + 声纹识别</strong>) 小艺</li>
<li>语音识别框架</li>
</ul>
<p><img src="http://ww1.sinaimg.cn/large/929ea2a1gy1fy0umhpsvhj21400u0dit.jpg" alt></p>
<p><img src="http://ww1.sinaimg.cn/large/929ea2a1gy1fy0unhptqzj21400u0go9.jpg" alt></p>
<h2 id="tensorflow-lite-在移动端的解决方案技术分解及最新进展"><a class="markdownIt-Anchor" href="#tensorflow-lite-在移动端的解决方案技术分解及最新进展"></a> TensorFlow - Lite 在移动端的解决方案技术分解及最新进展</h2>
<blockquote>
<p>分享自 王玉成（谷歌技术专家 物联网GDE）</p>
</blockquote>
<ul>
<li><strong>TensorFlow Lite</strong> 支持一系列核心运算符，包括<strong>量化和浮点运算</strong>，针对移动平台进行了调整。结合了<strong>预融合激活和偏置</strong>，以进一步提高性能和量化精度。此外，TensorFlow Lite还支持在模型中使用自定义操作。</li>
<li><strong>TensorFlow Lite</strong>基于<strong>FlatBuffers</strong>定义了一种新的模型文件格式。
<ul>
<li><strong>FlatBuffers</strong>是一个<strong>开源、高效的跨平台序列化库</strong>。它类似于<strong>ProtoBuffer</strong>，但主要区别在于<strong>FlatBuffers</strong>在访问数据之前<strong>不需要对辅助表示进行解析/解包过程</strong>，通常与每个对象的内存分配相结合。此外，<strong>FlatBuffers</strong>的<strong>代码占用空间</strong>比<strong>ProtoBuffer</strong>小一个数量级。</li>
</ul>
</li>
<li><strong>TensorFlow Lite</strong>拥有一个新的移动优化解释器，其主要目标是保持应用程序的精简和快速。解释器使用静态图形排序和自定义（动态性小）内存分配器来确保最小的负载、初始化和执行延迟</li>
<li><strong>尺寸较小</strong>: 当所有支持的操作符链接时，<strong>TensorFlow Lite</strong>小于<strong>300KB</strong>，当仅适用支持<strong>InceptionV3</strong>和<strong>Mobilenet</strong>所需的操作符时，小于<strong>200KB</strong>。</li>
<li><strong>TensorFlow Lite</strong>提供了一个利用硬件加速的接口（如果在设备上可用）。它通过<strong>Android神经网络API</strong>实现，可在**Android8.1(API级别27)**及更高版本上使用。</li>
</ul>
<p><img src="http://ww1.sinaimg.cn/large/929ea2a1gy1fy0uo36rpwj23282aonpe.jpg" alt></p>
<h2 id="使用神经网络理解视频信息"><a class="markdownIt-Anchor" href="#使用神经网络理解视频信息"></a> 使用神经网络理解视频信息</h2>
<blockquote>
<p>分享自 郑炜（谷歌技术专家 机器学习GDE 来自厦门ABB中压技术中心）</p>
</blockquote>
<h3 id="机器视觉-理解图片-视频内容"><a class="markdownIt-Anchor" href="#机器视觉-理解图片-视频内容"></a> 机器视觉: 理解图片、视频内容</h3>
<ul>
<li>机器视觉可以自动化依赖人类视力的工作</li>
<li>机器视觉将原始图片处理成<strong>数字信息</strong>，在数字信息的基础上进行其他任务:
<ul>
<li>图片分类</li>
<li>人脸识别</li>
<li>3D场景重建</li>
<li>物体跟踪</li>
<li>自动/辅助驾驶</li>
<li>…</li>
</ul>
</li>
<li><strong>定义特征</strong>是机器视觉中很重要的一个步骤</li>
</ul>
<h3 id="机器视觉-定义特征"><a class="markdownIt-Anchor" href="#机器视觉-定义特征"></a> 机器视觉: 定义特征</h3>
<ul>
<li><strong>特征</strong>是机器视觉的重要基础</li>
<li>传统方法是人为定义，例如<strong>拐角、边缘、颜色、亮度</strong>等等简单的特征</li>
<li>人为定义的特征<strong>局限性很大</strong></li>
<li>基于特征，我们可以进行很多操作：<strong>对比图像相似度、寻找物体、3D空间重建、镜头畸变调整…</strong></li>
</ul>
<h3 id="通过训练学习数据中的规律"><a class="markdownIt-Anchor" href="#通过训练学习数据中的规律"></a> 通过训练学习数据中的规律</h3>
<p><img src="http://ww1.sinaimg.cn/large/929ea2a1gy1fy0v9sm0saj23282aohdu.jpg" alt></p>
<h3 id="总结"><a class="markdownIt-Anchor" href="#总结"></a> 总结</h3>
<ul>
<li>深度学习依赖<strong>大数据</strong>，学习复杂的知识</li>
<li>卷积神经网络可高效处理视频、音频信息</li>
<li>各类神经网络结构能有效分类视频</li>
</ul>

      
    </div>
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      <!-- <blockquote class="mt-2x">
  <ul class="post-copyright list-unstyled">
    
    <li class="post-copyright-link hidden-xs">
      <strong>本文链接：</strong>
      <a href="http://zhulao.gitee.io/blog/2019/02/20/2018-11-25厦门GDG谷歌开发者节/" title="2018-11-25厦门GDG谷歌开发者节" target="_blank" rel="external">http://zhulao.gitee.io/blog/2019/02/20/2018-11-25厦门GDG谷歌开发者节/</a>
    </li>
    
    <li class="post-copyright-license">
      <strong>版权声明： </strong> 本博客所有文章除特别声明外，均采用 <a href="http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.zh" target="_blank" rel="external">CC BY 4.0 CN协议</a> 许可协议。转载请注明出处！
    </li>
  </ul>
</blockquote>


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        <a href="https://github.com/wzx3" target="_blank" class="img-burn thumb-sm visible-lg">
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        </a>
      </div>
      <div class="media-body">
        <h3 class="media-heading"><a href="https://github.com/wzx3" target="_blank"><span class="text-dark">王竹兴</span><small class="ml-1x"></small></a></h3>
        <div></div>
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